Synthetische Daten als Schlüssel zu verantwortungsvoller KI-Entwicklung
Synthetische Daten gelten als vielversprechende Antwort auf die zunehmenden Spannungen zwischen Datenschutz, Urheberrecht und Innovationsdruck in der KI-Entwicklung. Dabei handelt es sich um künstlich generierte Datensätze, die reale Daten imitieren, ohne tatsächliche personenbezogene oder urheberrechtlich geschützte Informationen zu enthalten. Solche Datensätze ermöglichen es, KI-Modelle zu trainieren, ohne in Konflikt mit rechtlichen oder ethischen Anforderungen zu geraten (vgl. Nikolenko, 2021).
Technisch gesehen entstehen synthetische Daten durch Algorithmen, die Muster, Korrelationen und Strukturen aus realen Daten lernen und anschließend künstlich neue, ähnliche Daten generieren. Diese können beispielsweise aus 3D-Modellen, Simulationen oder statistischen Transformationen bestehen. Ein einfaches Beispiel ist die Erzeugung künstlicher Bilder von Autos zur Schulung von Bilderkennungsmodellen – ohne dass dabei reale Fotografien verwendet werden müssen.
Der Vorteil liegt auf der Hand: Trainingsprozesse werden rechtssicherer, gleichzeitig lassen sich Bias-Effekte gezielt kontrollieren. Forscher betonen, dass synthetische Daten nicht nur juristische, sondern auch technische Vorteile bieten, da sie Datensätze vielfältiger und robuster machen können (Patki et al., 2016). Zudem eröffnet dieser Ansatz neue Möglichkeiten für Branchen, in denen Datenknappheit herrscht, etwa im Gesundheitswesen oder bei sicherheitskritischen Anwendungen.
Dennoch ist Vorsicht geboten. Synthetische Daten können reale Verzerrungen reproduzieren oder neue Fehler einführen, wenn die zugrunde liegenden Modelle unzureichend trainiert sind. Auch bleibt fraglich, ob sich durch zunehmende Automatisierung der Datengenerierung das klassische Urheberrecht langfristig weiterentwickeln oder an Relevanz verlieren wird. Entscheidend ist daher ein verantwortungsvoller Umgang: KI-Fortschritt darf nicht auf Kosten von Transparenz und Nachvollziehbarkeit gehen.
Quellen:
Nikolenko, S. I. (2021). Synthetic Data for Deep Learning. Springer Nature. https://doi.org/10.1007/978-3-030-75178-4
Patki, N., Wedge, R., & Veeramachaneni, K. (2016). The Synthetic Data Vault. In IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA) (pp. 399–410). IEEE. https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.49
